Chaîne d’approvisionnement : comment l’IA révolutionne-t-elle la Supply Chain aujourd’hui ?

Ni sur-stockage, ni sous-stockage. Tel est le défi majeur que l’approvisionnement logistique se doit de relever en permanence. Le surstockage accroît en effet le coût d’entreposage des produits et entraîne également une immobilisation de capitaux. À contrario, une quantité trop faible de stocks accroît le nombre de commandes de réapprovisionnement. Ce qui peut entraîner une rupture des stocks et alors aboutir à une perte de clientèle. Aussi, outre d’éviter les problèmes liés au sur-stockage et au sous-stockage, optimiser le processus d’approvisionnement logistique implique également d’éviter les risques de rupture des stocks.

La prévision des ruptures de stock et la prévision des ventes, lorsqu’elles exploitent la puissance de l’intelligence artificielle et du machine learning, figurent parmi les stratégies les plus efficaces pour parvenir à une optimisation de la chaîne d’approvisionnement en général, et de l’approvisionnement logistique en particulier.

À travers les lignes qui suivent, nous vous présentons l’essentiel à propos de l’approvisionnement logistique, et sur comment recourir à l’intelligence artificielle pour optimiser le processus d’approvisionnement.

L’essentiel à savoir sur l’approvisionnement logistique

Approvisionnement : définition

L’approvisionnement logistique fait référence à l’achat, au stockage et à l’inventaire des marchandises nécessaires au bon fonctionnement de l’entreprise. Il intervient au début des processus de production et de commercialisation des produits.

Ainsi, pour une entreprise productrice, son approvisionnement logistique sera axé sur l’acquisition et le stockage de matières premières en vue de la production de biens.

Dans le cas d’une entreprise de services, le service approvisionnement aura notamment pour rôle d’assurer la réussite de l’acheminement des marchandises et des produits finis depuis le fournisseur jusqu’à l’entrepôt.

Différences entre approvisionnement logistique et supply chain

Il est à préciser que l’« approvisionnement logistique » et la « chaîne d’approvisionnement » ne veulent pas dire la même chose. L’approvisionnement logistique constitue en effet une fonction essentielle de la chaîne d’approvisionnement (ou « Supply Chain » en anglais). Plus exactement, la supply chain englobe tout un ensemble logistique allant de l’approvisionnement à la distribution, en passant par la production de biens. Elle fait intervenir un réseau d’acteurs internes (collaborateurs) et externes (fournisseurs, sous-traitants, distributeurs, consommateurs) à l’entreprise, que cette dernière se doit de gérer au mieux.

Les grandes fonctions de l’approvisionnement

Les fonctions assurées dans le cadre de la logistique d’approvisionnement sont les suivantes :

• la fonction acquisition — elle touche au processus d’achat des produits nécessaires au bon fonctionnement du département production (entre autres), et notamment à la sélection des fournisseurs et à la négociation des prix avec eux ;
• la fonction stockage — il s’agit ici d’aménager un espace pour stocker les produits qui soit seront utilisés ultérieurement par le département de production, soit sont stocké jusqu’à leur expédition et leur distribution vers les clients finaux ;
• la fonction inventaire — elle consiste à gérer l’inventaire des stocks, autrement dit à gérer les références des produits stockés, à déterminer la quantité de stocks à utiliser (et ce en fonction de la périodicité des commandes en provenance du département production et des clients finaux), et à suivre les livraisons des commandes.

Les objectifs de l’approvisionnement logistique

La logistique d’approvisionnement vise plusieurs types d’objectifs :

• des objectifs de coûts — afin de réduire au maximum les coûts d’achat (en faisant pression sur les fournisseurs pour obtenir les meilleurs prix et des délais de paiement importants) et les coûts de stockage (grâce à une gestion très fine des stocks) ;
• des objectifs de qualité — pour réduire les défaillances produits (malfaçons, déchets) et d’améliorer la qualité finale des produits achetés aux fournisseurs ou livrés aux clients finaux ;
• des objectifs de continuité — en vue d’assurer la continuité de l’approvisionnement en créant et en entretenant des relations stables et de confiance avec les fournisseurs ;
• des objectifs de sécurité — dans le but de sécuriser le niveau de stock et de limiter les éventuelles ruptures de stock dues aux aléas, notamment grâce à la constitution d’un stock de sécurité ;
• des objectifs de flexibilité — d’une part afin de choisir des fournisseurs pouvant s’adapter rapidement à l’évolution des besoins, et d’autre part, pour l’entreprise, faire preuve d’adaptabilité afin d’améliorer les relations clients ;
• des objectifs de délais — pour assurer la régularité des livraisons, pour veiller à la fiabilité du fournisseur et du transporteur, et pour diminuer les délais.

En résumé, l’objectif de la logistique d’approvisionnement consiste donc à acheter, au bon moment et au meilleur prix, les quantités nécessaires de produits de qualité à des fournisseurs qui respecteront les délais et qui sauront faire preuve de flexibilité.

Les bénéfices d’une bonne optimisation du processus d’approvisionnement

Une gestion performante des approvisionnements logistiques permet à l’entreprise d’acheter économique auprès des fournisseurs, de rester compétitif dans son secteur d’activité et d’être capable de faire du profit.

Pour arriver à de tels résultats, la planification et la mise en place de stratégies d’approvisionnement logistique efficientes sont essentielles en matière d’achat et de stockage des marchandises.

Une gestion des approvisionnements logistiques performante permet plusieurs sortes de réductions des coûts :

• une baisse des coûts de stockage — plus besoin d’acheter un produit en plus grande quantité que nécessaire, au risque de le voir devenir du stock dormant, entraînant des coûts de stockage inutiles ;
• une réduction des coûts de production — étant donné que l’entreprise dispose à tout moment de la bonne quantité marchandise nécessaire au maintien des niveaux de productivité mentionnés, il n’y a pas de risques de rupture des stocks ;
• une diminution des coûts de transport — en choisissant de bons fournisseurs, l’entreprise bénéficie d’un approvisionnement régulier et peu coûteux en marchandises de qualité.

En somme, en optimisant son processus d’approvisionnement, l’entreprise profite d’une chaîne logistique compétitive et durable. Ce qui ne peut que se répercuter favorablement sur le service fourni à la clientèle, ainsi que sur l’image de marque de l’enseigne.

Recourir à l’intelligence artificielle pour optimiser le processus d’approvisionnement

Selon une étude récente menée par IBM intitulée « Digitally Perfecting the Supply Chain », 85 % des Responsables Supply Chain disent manquer de visibilité sur leur chaîne d’approvisionnement, et qu’ils souhaiteraient avoir une visibilité claire sur toute la chaîne logistique, afin de pouvoir réagir rapidement en cas d’imprévus.

L’intelligence artificielle, le machine learning et l’analyse de données apportent une solution à ce problème, grâce à la capacité des outils utilisant ces technologies à faire des prévisions des ventes et des prévisions des stocks.

Grâce à l’IA, il est possible d’optimiser la supply chain et d’anticiper les impacts d’évènements internes et externes à l’entreprise, en vue de prévenir les situations de crise et de réagir rapidement à un incident. Ce qui permet, à terme, d’améliorer la performance globale de l’entreprise.

Mieux appréhender les risques fournisseurs grâce à l’intelligence artificielle

Grâce à l’intelligence artificielle, à l’analyse des données et au machine learning, il est possible de corréler toutes les informations pertinentes à propos de tous les fournisseurs.

Grâce à sa puissance analytique, l’intelligence artificielle permet au Responsable des achats de recevoir des réponses à toutes les questions qu’il se pose à propos de son fournisseur, par exemple :

• pourra-t-il honorer sa commande ?
• propose-t-il la meilleure offre ?
• Y a-t-il lieu de s’inquiéter sur la qualité des produits fournis ?
• les factures ont-elles été falsifiées ?
• etc.

Les premiers interlocuteurs du service achats étant les fournisseurs, il est primordial d’entretenir des relations de confiance avec eux dans la durée.

Autre grand avantage de l’intelligence artificielle : parce que les algorithmes de rapprochement et de prédiction du machine learning peut effectuer une analyse fine des dépenses et du panel fournisseurs, il est possible pour le Responsable des achats de prendre des décisions éclairées, en vue de rationaliser et de sécuriser les dépenses. Précisons qu’une telle analyse affinée permet à l’entreprise de réaliser entre 5 % et 40 % d’économies supplémentaires sur les achats en matières premières.

Automatiser l’inventaire grâce à l’intelligence artificielle

Pour ce qui concerne l’inventaire, l’utilisation de l’intelligence artificielle, de l’analyse des données et du machine learning permet de :

• mieux gérer les innombrables articles stockés au sein de l’entrepôt ;
• connaître précisément l’emplacement de chaque bien (ainsi que les emplacements vides), grâce à l’assistance d’un drone équipé d’une caméra embarquée ;
• programmer la réalisation journalière (ou hebdomadaire) d’inventaires automatisés des biens, afin de bénéficier d’une vision actualisée des stocks, au quotidien.

Autant d’avantages qui permettent aux équipes d’être plus rapides et efficaces, et de travailler de manière plus sécurisée, car elles n’ont plus à opérer en hauteur.

Mieux gérer les stocks grâce à l’intelligence artificielle

Et enfin, dans le domaine de la gestion des stocks, l’intelligence artificielle, le machine learning et l’analyse des données permettent, entre autres, de :

• repérer des tendances dans les données brutes, servant à l’élaboration de prévisions des stocks ;
• identifier les produits pouvant se vendre plus rapidement ou plus lentement que prévu ;
• réduire les ruptures de stock, les pénuries, mais aussi les sur-stocks ;
• aider à la prise de décisions afin d’optimiser les ressources.

Plus globalement, au niveau de la supply chain, l’intelligence artificielle et le machine learning, grâce à une analyse fine de données internes et externes à l’entreprise (y compris des données du Big Data), va pouvoir réaliser une prévision des ventes, évaluer la probabilité d’achat des consommateurs, révéler le niveau de satisfaction clients, anticiper les comportements d’achat.

Ces informations vont permettre à l’entreprise d’optimiser la disponibilité de ses produits en magasin et d’offrir à sa clientèle une expérience client personnalisée.

En raison des bénéfices énormes apportés par l’intelligence artificielle dans la gestion de la supply chain, Gartner Group — groupe américain spécialisé dans le conseil et la recherche dans le domaine des technologies avancées — prédit que d’ici 2024, 50 % des organisations supply chain investiront dans des outils prenant en charge l’analyse avancée de données et l’intelligence artificielle (IA).